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The wild bootstrap, tamed at last

机译：野性的引导，最后被驯服了

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The wild bootstrap is studied in the context of regression models with heteroskedastic disturbances. We show that, in one very specific case, perfect bootstrap inference is possible, and a substantial reduction in the error in the rejection probability of a bootstrap test is available much more generally. However, the version of the wild bootstrap with this desirable property is without the skewness correction afforded by the currently most popular version of the wild bootstrap. Simulation experiments show that this does not prevent the preferred version from having the smallest error in rejection probability in small and medium-sized samples.
机译：在具有异方差干扰的回归模型的背景下研究了野生引导程序。我们表明，在一种非常特殊的情况下，可以实现完美的自举推断，并且更普遍地可以大幅度降低自举测试拒绝概率的误差。但是，具有此理想属性的野生引导程序版本没有进行当前最流行的野生引导程序版本提供的偏斜校正。仿真实验表明，这不会阻止首选版本在中小型样本的拒绝概率中具有最小的误差。

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